GitHub Copilot 提升代码质量：研究揭示显著改善

在 GitHub 进行的一项全面研究中，GitHub Copilot 作为一种提升代码质量的工具被检验。2024年11月18日发布的研究结果显示，采用 GitHub Copilot 编写的代码在功能性、可读性、可靠性、可维护性和简洁性方面显著增强，根据 GitHub 的说法。

对开发者生产力的影响

自公开发布以来，GitHub Copilot 快速改变了软件开发。据报道，它提高了开发人员的生产力高达 55%，并增强了 85%用户的信心。然而，最新的调查试图确定它是否同样客观地提高了代码质量。

研究方法和结果

该研究涉及 202 名有经验的开发人员，分为两组：一组可以访问 GitHub Copilot，另一组没有。参与者的任务是编写 API 端点，他们的代码通过单元测试和专家评审进行评估。

结果是显著的：使用 GitHub Copilot 的开发人员通过所有单元测试的可能性高出 56%，表明代码功能性显著改善。此外，该工具帮助编写更具可读性的代码，将可读性错误减少了 13.6%。

质量指标和审批率

除了功能性之外，研究还强调了在几个质量指标上的改善。代码可读性提高了 3.62%，可靠性提高了 2.94%，可维护性提高了 2.47%，简洁性提高了 4.16%。这些改进在统计上是显著的，与 2024 年 DORA 报告的发现一致。

此外，通过 GitHub Copilot 编写的代码获得审批的可能性提高了 5%，促进了快速的漏洞修复和功能部署。

更广泛的影响

GitHub 的研究强调了像 Copilot 这样的 AI 工具提升代码质量的潜力，不仅是生产力。开发人员能够在不惧怕错误的情况下迭代代码，这表明 Copilot 赋予他们专注于提升代码质量的能力。

这些发现对于理解 AI 在软件开发中扮演的角色尤为重要，尤其是在提升开发人员信心和效率方面。随着 GitHub 继续探索其工具的影响，公司预计将获得更多关于 AI 如何推动编程创新和创造力的洞察。

结论

作为首个针对 GitHub Copilot 对代码质量影响的对照研究，这些发现确认了其在编写高质量代码中的作用。虽然以前的研究主要集中在生产力的提高上，但本研究提供了 Copilot 提升代码质量的实证证据。未来的研究可能进一步探索这些方面，提供更深入的见解，揭示 AI 在软件开发中的变革潜力。